輪講発表資料

平成 17 年 10 月 21 日

構造的言語処理を指向する用例ベース翻訳
Example-based Machine Translation Pursuing Fully
Structural NLP
黒橋研究室Abstract

電子情報学専攻 56430 中澤 敏明
訳の代表的な手法である「 統計翻訳 (Statistical Ma-chine Translation) 」と「 用例ベース翻訳 (ExampleMachine Translation(MT) has been studied fora long time since 1940s. However, high-accurate
MT system hasn’t been developed yet because MT
sysytem requires great power of computers and language resources/knowledge such as large parallel
corpus and high-level Natural Language Processing(NLP) technologies. These problems are graduallysolved because of the recent remarkable improvement of computers, availability of large parallel cor-based Machine Translation) 」の基本的な考えを説明した後、用例ベース翻訳に関するいくつかの研究を紹介し 、最後に我々が研究している用例ベース翻訳システムについて述べる。

2

機械翻訳の歴史
機械翻訳は 1940 年代から研究が始まったとされており、そこには現在の統計翻訳に通じるアイデアがあ

pus through the Internet, and development of NLP
technologies. We now have more opportunities toface foreign languages, so the demand for MT is in-

ラー財団の Warren Weaver が送った次のような手紙

creasing.

[11] にその端を発する。

In this paper, we briefly show the history of MT
first, then explain the basic thoughts of representative methods for MT, Statistical Machine Translation (SMT) and Example-based Machine Translation(EBMT). After that, we introduce some related work

る。その基本的なアイデアは 、1947 年にロックフェ

ロシア語の文章を見たとき、私は言った「これは、本当は英語で書かれたものだが、変な記号に暗号化されている。今からデコードを行おう。」

for EBMT. Finally, we describe our EBMT system.
ここで表現されているように、翻訳は暗号解読と同じ手法で行うというアイデアに基づいている。ここで

1

はじめにいう暗号解読とは観察された記号列 (原言語の文) を一番もっともらしいもとの記号列 (目的言語の文) に

機械翻訳の歴史は古く、1940 年代後半から始まっデコード するという操作である。

たと言われている。それにもかかわらず、現時点では最初の機械翻訳では翻訳の規則を人手により書きまだ高精度の機械翻訳システムは実現されていない。

下して翻訳する手法が用いられ 、「ルールベース翻訳

この要因としては、機械翻訳には大きな計算機パワーが必要であるここと、大規模な対訳データや高度な言(Rule-based Machine Translation:RBMT) 」と呼ばれる。ルールベース翻訳は現在でも商用翻訳アプリケー語処理技術などの言語資源・言語知識が必要であるこションの主流として利用されている。しかし当時の計とが挙げられる。しかしこれらの問題は、近年の計算算機では 、その性能の制約から単語レベルの翻訳し機のめざましい発達や、インターネットなどによる対かできず、文の生成にはいたっていない。このような訳データの利用、さらには言語処理技術の発展などに状況がしばらく続き、さらには「機械翻訳には多義性より解決されつつある。それとともに、他言語に触れ解消などの高度な知識処理が不可欠である」という意る機会も急速に増加しており、機械翻訳への期待が高見が出されるなど 、機械翻訳は不可能であると考えらまっている。

れるようになり、機械翻訳の研究は一度は停滞期を迎本輪講では、機械翻訳の歴史を簡単に述べ、機械翻える。

YQWNF[QWDTKPICDNCPMGVVQO[TQQORNGCUG(GTVKNKV[ࡕ࠺࡞ǾǾǾǾ ǾǾ
YQWNFYQWNFDNCPMGVTQQORNGCUG

07..)GPGTCVKQPࡕ࠺࡞
07..
07..
07..
YQWNFYQWNFDNCPMGVTQQORNGCUG

.GZKEQPࡕ࠺࡞ߢ߈߹ߔ߆ᲫᏓࠍㇱደ߹ߢ߅㗿޿

&KUVQTVKQPࡕ࠺࡞ᲫᏓࠍㇱደ߹ߢ߅㗿޿ߢ߈߹ߔ߆


Figure 1: Translation models.
1970 年代に入ると言語処理研究も進み、これによ多い。また構文情報を利用した統計翻訳も登場しており機械翻訳の研究が再開される。言語理解が進むにつり、純粋に対訳コーパスのみからの翻訳を行なう研究れて、翻訳の精度やレベルも徐々に向上していった。

は少くなってきている。

1981 年には長尾 [9] によって、「アナロジーに基づく機械翻訳」が世界ではじめて提唱され、後の用例ベース翻訳の基礎を築いた。

1982 年には「科学技術庁機械翻訳プロジェクト (Muプロジェクト ) 」が発足し 、現在市販されている日本

3.1

統計翻訳では、たとえば日本語文 J から英語文 E への翻訳は、以下の条件付き確率の最大化で表現される。の商用機械翻訳システムに大きな影響を与えた。このE

プロジェクトでは、諸外国との科学技術文献交流促進の必要性から 、それらの文献 (抄録) の翻訳を効率的に行なう目的で、日英／英日翻訳システムの開発を行

統計翻訳のモデル= arg maxE P (E | J)
= arg maxE P (E)P (J | E).

上式で P (E) は「言語モデル」と呼ばれ、目的言語文その後計算機の高性能化や、対訳コーパスの充実な(ここでは英語文) のもっともらしさを表わすモデルである。P (J | E) は「翻訳モデル」と呼ばれ、ある目的言語の文 (ここでは英語文) が与えられたときに、そのなった。
どにより、大量のデータから翻訳を統計的に学習する翻訳として、ある原言語の文 (ここでは日本語文) が「 統計ベース翻訳」の研究が行なわれるようになる。

生成される確率を表わすモデルである。翻訳を実現す代表的なものには Brown ら [2] によるものがある。現

るには、この二つのモデルが必要となる。

在ではこの統計ベース翻訳と用例ベース翻訳が主流となって、活発に機械翻訳の研究が行なわれている。
しかし現在でも高精度な機械翻訳システムの開発は実現されておらず、今後も研究する余地が多く残されている。

3.2

翻訳モデルの構成と学習

翻訳モデルは、統計翻訳の研究の中でも活発に研究が行なわれているものの一つである。数多くある翻訳モデルの中でも、もっともよく利用されるものに、

3

統計翻訳
統計翻訳では言語資源が対訳コーパスしかなく、対訳辞書や言語知識を用いずに翻訳するという問題設定で翻訳を行なう。それゆえ、単語などの小さな単位で翻訳を行なうことが基本的な方法である。しかし最近

IBM Model 4 と呼ばれるモデルがある。ここでは、この IBM Model 4 について述べる。
IBM Model 4 では 、翻訳モデルを以下の 4 つのモデルに分割して考える。
Fertility モデル : 英語の各単語が生成する日本語単語の数。

では 、単語列や句などのより大きな単位を扱ったり、

NULL generation モデル : 生成する文の長さをあ汎化した単位を扱ったりして統計翻訳を行なうこともわせるために、NULL を生成するモデル。

౉ജ↪଀#↪଀$಴ജている。用例ベース翻訳の基本的なアイデアは、入力ᲫᏓࠍㇱደ߹ߢ
߅㗿޿ߢ߈߹ߔ߆ㇱደ߹ߢ⚃⨥ࠍ߅㗿޿ߢ߈߹ߔ߆

ᲫᏓߪ
ߤߎߢߔ߆

文をいくつかの部分に分解し 、その部分ごとに類似した用例を用いて翻訳を行ない、それらを組み合わせる
9QWNF
[QW
DTKPI
CVGC
VQO[TQQO
RNGCUG!

YJGTG
KU
CDNCPMGV!

9QWNF[QWDTKPICDNCPMGVVQO[TQQO
RNGCUG!

ことによって翻訳文を生成する。
たとえば 、図 2 の例では、入力文中の「部屋までお願いできますか」は用例Ａの一部の翻訳を、「毛布」は用例Ｂの一部の翻訳を利用し 、これらの組み合わせによって翻訳文を作りだしている。
また図 2 を見ると、対訳文は形態素解析/構文解析などの処理がされており、依存構造の形に変換されていることがわかる。

4.2

用例ベース翻訳の確率的定式化

用例ベース翻訳は、用例の大きさ、類似度などを経験則による指標で計算してきたため、統計翻訳に比べてアルゴ リムが不透明でアド ホックであるという問題があった。このような問題を解決するために、荒牧ら[1] は用例ベース翻訳の確率的定式化を行った。ここFigure 2: Flow of EBMT.

ではこの手法について説明する。
まず、入力文の可能な部分木の組合せを考える。

Lexicon モデル : ある英単語がある日本語単語に翻D = {d1 , ..., dN }.

訳される確率。1 対 1 の単語単位で考える。

Distortion モデル : 翻訳における語順の変化を表現するモデル。

(1)

ここで、di は入力文の分解のパターン 、D は di の集合とする。例えば 、図 3 の入力文の場合、d1 , ..., d4 のもし図 1 のように、ある対訳文について単語同士の対4 通りの部分木の組合せが可能である。
次に、di は入力文を Mi 個の部分木に分解している

応付け (アライン メント ) が正確に与えられているなとする。

di = {si1 , si2 , ..., siMi }.

らば 、それらを計数することによって、これらのモデルを構築することは容易である。しかし一般的にこのようなアラインメント情報を大量に人手によって付加することは難しく、教師あり学習をすることは不可能と言ってよい。そこで EM アルゴ リズムなどにより、教師なし学習でパラメーターの推定を行ないつつ、モデル学習を行なうという手法が取られることが多い。

用例ベース翻訳4

用例ベース翻訳では、利用する言語資源に制限をつけることはせず、対訳辞書や言語知識があるならば 、それらを利用して翻訳を行なう。

(2)

sij は入力文の部分木である。例えば 、図 3 では、d1は入力文を 3 つの部分木 s11 , s12 , s13 に分解している。
ここで、各部分木 sij について、翻訳確率 P (tij | sij )のもっとも高い用例を選ぶ。これは統計翻訳の場合と同様に、アラインメントされた対訳データから計算することができる。そして、それらの確率の積を分解 diに対する翻訳確率 P (di ) とする。
Y
P (di ) =max P (tij | sij ).
sij ∈ditij(3)

ここで、di の翻訳は ti1 , ..., tiM i であり、これを T (di )と表記する。
最後に 、もっとも高い翻訳確率を持つ dm を選択する。

4.1

用例ベース翻訳の流れ

小さな単位を取り扱う統計翻訳に対し 、用例ベース
翻訳では、なるべく大きな単位を扱うことを前提とし

dm = arg max P (di ).
di ∈D(4)

そして、これに対応する翻訳 T (dm ) を最終的な翻訳結果とする。

CDNCPMGV





S11߅㗿޿ߢ߈߹ߔ߆CDNCPMGV

ᲫᏓࠍ9QWNF[QW
DTKPI
VQO[TQQO
RNGCUG!

Sㇱደ߹ߢ߅㗿޿ߢ߈߹ߔ߆





d2S

ㇱደ߹ߢ

9QWNF
[QW
DTKPI
RNGCUG!

!

߅㗿޿ߢ߈߹ߔ߆

ᲫᏓࠍ

FQ



S13%CP[QW%CP[QW

ᲫᏓࠍ S12ㇱደ߹ߢd1

6 d1

VQO[TQQO

FQCDNCPMGVVQO[TQQO!

6R d1 

6 d2
9QWNF
[QWDTKPICDNCPMGVVQO[TQQO
RNGCUG!

6R d2 dSᲫᏓࠍㇱደ߹ߢ߅㗿޿ߢ߈߹ߔ߆WPUGGP

Figure 3: Probabilistic model for EBMT.
例えば 、図 3 の T (d1 ) のように、入力文を小さな部分木に分解した場合は 、“お願いできますか ” に対して様々な英語表現が考えられる。この場合、適切な訳である P (Would you bring | お願いできますか ) の翻5

関連研究

5.1

Logical Form

先に挙げた用例ベース翻訳の例では、対訳文の形態

訳確率は必ずしも高くなく、適切な翻訳が行われない

素解析/構文解析などを行ない、依存構造に変換して場合もある。

から、対訳文内のアラインメントを取っており、入力一方、T (d2 ) では、より大きな用例 “部屋までお願い文の構造そのままの形を用いてる。

できますか ” を用いている。この用例の英語表現としこれに対して Arul ら [8] は、入力文を Logical Formては、多くが “Would you bring ... to my room?” となり、この翻訳確率は高い値となる。その結果、用例(LF) という形に変換してから、同様に対訳文内のアライン メントを取っている。LF は、文の中でもっと全体の翻訳確率の積である P (d2 ) も高くなり、T (d2 )も重要な意味を持ついくつかの要素 (内容語) 同士のが翻訳として採用される。
先に述べたように、統計翻訳の研究においても単語より大きい単位を考えたり、構文情報を利用する方向に進んでおり、ここに示したように用例ベース翻訳についても確率的な定式化を考えることが可能である。
統計翻訳と用例ベース翻訳は今後さらに近づいていくのではないかと考えられる。

関係を、順序なしのグラフを用いて表現したものである。各ノードは内容語の原形であり、枝はそれぞれのノード 間の意味関係を表わす。

LF では、語順、活用、機能語などの各言語に特徴づけられる要素を一切排除しており、これにより非言語依存で頑健な翻訳システムの構築を可能としている。
図 4 にスペイン語と英語における LF 、およびそのアライン メントの例を示す。英語側の元の文は “UnderHyperlink Information, click the hyperlink address”
である。なおアラインメントの取り方、及び翻訳時の4.3

用例ベース翻訳の利点

用例の選択方法は我々が開発している用例ベース翻訳システムのそれと大差はないため、ここでの説明は省統計翻訳で安定した翻訳結果を得るためには、大規略する。

模な対訳データからの学習が必要である。一方用例ベース翻訳では、小規模な対訳データしか利用できない場合であっても、ド メインの近い文章の翻訳ならば 、似たような用例を用いることによって安定した翻訳を得ることや、翻訳支援をすることが可能である。

5.2

用例検索の効率化

用例ベース翻訳においては、入力文やその各部分に対して利用可能な用例を、大量の対訳コーパスから探Figure 5: Example of word graph.
グループはさらに絞られることになる。

単語グラフ

5.2.2

各グループに属するすべての侯補文は、図 5 のような単語グラフにまとめられる。単語グラフは有向グラ

Figure 4: Alignment example of Spanish-English LF.

フであり、先頭ノードから最終ノードに至る可能な道筋と侯補文が互いに対応する。この単語グラフを利用す操作が必須である。単純に全ての侯補文を走査するすることにより、グループ内の全候補文を同時並行的のでは、対訳コーパスのサイズに比例して用例探索にに調べながら、入力文との距離が最小の侯補文を検索時間がかかることになる。この問題を解決を試みた研する。

究に、土居ら [12] の研究がある。
この研究は、隅田 [10] が提案した用例ベース翻訳システム (D3 と呼ばれる) における用例検索の効率化を5.2.3

A∗ アルゴリズム図ったものである。D3 では、入力文と用例侯補文とグループ内の検索は、単語グラフの先頭ノードからの単語レベルでの編集距離を計算し 、それが閾値以下最終ノード までの可能な全経路について、各経路に現である侯補文をすべて調べ、そこから最適な用例を検れる単語列と入力単語列との編集距離を最小にするも索するのだが、当然すべての侯補文について編集距離のを探索することである。この探索問題を解くために、を計算するのでは、時間がかかりすぎてしまう。
そこで土居らの研究では、侯補文集合の分割、単語A∗ アルゴ リズムを用いる。A∗ アルゴ リズムでは、問題状態集合の中から最終コストの下限の推定値が最小グラフ、A∗ アルゴ リズムを利用して効率的な検索をのものが選ばれ、継続状態に展開される。侯補文探索実現している。

問題においては、状態は、単語グラフの経路と入力文との編集距離計算の途中経過を意味する。

5.2.1

侯補文集合の分割

まず内容語数と機能語数によって、すべての侯補文をグループ分けする。入力文の内容語・機能語と、各グループの内容語・機能語は完全に一致するものと考6

構造的言語処理を指向する

EBMT システム

え、それぞれの語数から各グループごとに可能な最小最後に、我々が研究してる用例ベース翻訳システム

距離を求め、この最小距離が閾値の範囲内で小さいグを紹介する。また、8 月に行なわれた IWSLT 1 といループから順に、検索を進めるのである。

う翻訳評価コンテストの結果も併せて紹介する。

あるグループから最適な侯補文が見つかったなら、その距離を新たな閾値とすることにより、検索対象の1 International Workshop on Spoken Language Translation(http://www.is.cs.cmu.edu/iwslt2005/)

次に対訳辞書を用いて、単語ごとの対応をつける。

੤Ꮕ (cross)ὐ 䈪 䇮 (point)⓭ὼ (suddenly)䈅䈱 (that)ゞ 䈏 (car)㘧䈶಴䈚䈩 ᧪䈢 䈱䈪䈜 䇯

the carcame

対訳辞書としては、EIJIRO 2 [5] を利用した。図 6 では「交差点 - intersection 」「車 - car 」「来た - came 」

at meの 3 つの対応が得られている。単語ごとの対応がわfrom the side

かったら、その単語を含むフレーズをひとかたまりとat the intersection

して、フレーズごとの対応をつける。対応がつかなかっ(rush out)たフレーズは、ルールによって他の対応のついているフレーズにマージする。図 6 の例では、「あの」が「車Figure 6: Example of alignment.

the car 」に、「突然」「 at me 」「 from the side 」が「飛び出して来たのです came 」にマージされる。

現在の機械翻訳の主流は統計翻訳であるが、我々はこれらの対応すべてを用例としてデータベースに登録

用例ベース翻訳システムを研究している。これには以する。また複数の対応をまとめたものも、用例として下の 2 つの理由がある。

登録する。図 6 の例からは、「交差点で、突然飛び出

1 つは、構造的な言語処理の発展を指向しているからである。機械翻訳は、言語処理研究の成果である形して来たのです」や「突然あの車が飛び出して来たの態素解析や構文解析などの基礎技術のアプリケーショ

大きな用例を用いたいという用例ベース翻訳の考えにンとしてとらえることができる。つまり、基礎技術のよるものである。

このようにしてフレーズごとの対応付けを行ない、です」などを用例として登録する。これはできるだけ発展がアプリケーションの精度向上につながるであろ
うし 、逆にアプリケーション側から、基礎技術の弱点が見えてくることもある。

2 つ目は、用例ベース翻訳の問題設定が妥当である
場合が少くないからである。たとえば 、マニュアルのバージョンアップの翻訳や、関連特許の翻訳などは、コーパスの規模としてはそれほど 多くなく、統計翻訳がうまく働くかというと疑問が残る。しかしこのよう6.2

翻訳

翻訳では、日本語入力文を依存構造に変換し 、各部分に対して利用できる用例を検索し 、その中からよい用例を選択して、英語文を組み合わせて翻訳を生成する (図 7)。

な場合、ド メインが同じならば 、同じような用例が多く得られるはずであり、用例ベース翻訳の考え方が有利に働くものと考えられる。

6.2.1

用例検索

以上のような理由で、我々は用例ベース翻訳システムの研究を行なっている。我々の翻訳システムは、大きく分けてアラインメント部分と翻訳部分の 2 つに分けることができる。以下この 2 つのステップを順に説明する。

まず依存構造の根を検索のルートノードとし 、マッチするものがなくなるまで順に、ルートノードから大きな部分木を検索する。次に用例検索のルートノードを 1 レベルさげて、つまりルートノード の子供にあたるノードをルートノードとして同じことを行い、これ6.1

アラインメントを繰り返す。
図 7 の例では、まず「でした」を根とする部分木「で統計翻訳の基本姿勢は、対訳辞書や言語知識などはした」「青でした」「信号は でした」「信号は青でした」

利用しないというものであるが、用例ベース翻訳ではなどを順に検索し 、次に「青」や「信号は」を根とす

このような言語資源を積極的に利用する。

る部分木の探索を順に行う。

まず用例を得るための対訳文を、それぞれ図 6 のよ
うなフレーズごとの依存構造を持った形に変形する。
日本語文に対しては JUMAN[7] および KNP[6] を用い、英語文に対しては Charniak のパーサ [3] を用い

入力文のあるノードについて、まったく用例が検索できない場合には、対訳辞書を用いて訳を生成し 、これを用例と同様にして扱う。て句構造に変換し 、これにフレーズの head を定義するルールを適用することにより依存構造に変換する。

2 http://www.eijiro.jp/

Translation Examples੤Ꮕ (cross)ὐ 䈪 䇮(point)

at me⓭ὼ (suddenly)

from the side㘧䈶಴䈚䈩 ᧪䈢 䈱䈪䈜 䇯Input੤Ꮕ

mytraffic

at the intersection(rush out)

The lightኅ䈮(cross)ὐ䈮

to remove

was green(house)(point)౉䉎౉䉎(enter)(enter)ᤨ (when)ᤨ (when)䇮camewhen

whenentering⣕䈓 (put off)

enteringa housethe intersection⑳ 䈱 (my)ାภ 䈲(signal)

㕍⑳ 䈱 (my)䉰䉟䊮(signal)

mysignatureLM(blue)䈪䈚䈢 䇯ାภ 䈲(signal)(was)㕍traffic

OutputThe light
My traffic light was green whenentering the intersection.

(blue)

䈪䈚䈢 䇯(was)was green

Figure 7: Example of translation.
6.2.2

用例の選択

Table 1: Evaluation results.

次に、検索された用例の中から翻訳に実際に用いるものを選択する。このとき、用例ベース翻訳の基本的な考え方にもとづき、大きな用例を優先的に選択する。
用例の大きさの評価は、まずマッチするノード 数を基本とし 、その外側のノードについて類似する語である場合には類似度に応じて 0〜1 のスコアを与える。

BLEU

NIST

Development 1
Development 2

0.42450.40568.56558.4967IWSLT05 manual
IWSLT05 ASR

0.37180.3361

7.8472
7.4157

このスコアが大きいものを優先して選択する。外側のノードは用例を構造的に張り合わせるための「のりしろ」としても利用する。
たとえば、マッチ部分の大きさが 2 で、外側の親ノードが 0.3 、一つの子ノードが 0.4 で類似している用例のスコアは 2.7 となる 3 。

また、日本語と英語の翻訳の場合には、日本語の省略が大きな問題となる。特に対話においては日本語の代名詞は省略される場合が多く、これが翻訳の誤りに結びつく。本来は日本語の省略解析などを用いて対応するべきであるが、まだ実装していない。現在は英語の言語モデルを用いて、この問題に対処している。

6.2.3

用例の組合わせ言語モデルの学習には CMU の Cam Toolkit[4] を用いた。

翻訳文を生成するには、選択した複数の用例を組み合わせる必要がある。用例を組合わせるとき、多くの場合は上で述べたように、用例の外に糊しろがあり、このようにして複数の用例を組み合わせることにより、翻訳を実現している。

その部分に用例を張り合わせることによって実現できる。

6.3

IWSLT での結果

一方、まったく糊しろがない場合には、適当なルールによってコントロールしている。しかしこのような場合は多くはなく、影響は少ないと言える。
3 これを翻訳確率で行う方法も提案しているが、実装は今後の課

題である

IWSLT では旅行ド メインでの音声翻訳を想定している。トレーニングセットとして 20000 文の旅行対話対訳コーパスが与えられ、ここから翻訳の学習 (EBMTにおいては用例の獲得) を行ない、506 文と 500 文の 2

つのディベロップ メントセットによって翻訳システムを改善し 、500 文のテストセットによって各システムの翻訳性能の比較を行なう。昨年まではすべてのデー
タは人手により書き下されたものであったが、今年は人手によるデータ (manual transcription) と、同じ文章の音声認識の結果を修正せずにテキスト化したもの(Automatic Speech Recognition:ASR) の 2 種類が用意された。性能は翻訳システムの自動評価尺度であるBLEU や NIST などにより評価される。
結果は表 1 のようになった。他の参加システムと比較すると、精度的には真ん中より少し上位といった程度であった。

7

まとめと今後の課題
本輪講では 、機械翻訳のおおまかな歴史について述べ 、2 種類の主な機械翻訳手法である「 統計翻訳(SMT) 」と「用例ベース翻訳 (EBMT) 」の基本的な考[4] Philip Clarkson and Ronald Rosenfeld. Statistical language modeling using the CMUCambridge toolkit. In Proceedings of the European Conference on Speech Communication andTechnology, pages 2707–2710, 1997.
[5] Electronic Diciotionary Project. EIJIRO 2ndEdition. ALC Press Inc., 2005.
[6] Sadao Kurohashi and Makoto Nagao. A syntactic analysis method of long Japanese sentences
based on the detection of conjunctive structures. Computational Linguistics, 20(4):507–534, 1994.
[7] Sadao Kurohashi, Toshihisa Nakamura, Yuji
Matsumoto, and Makoto Nagao. Improvementsof Japanese morphological analyzer JUMAN. In
Proceedings of The International Workshop on
Sharable Natural Language, pages 22–28, 1994.

え方を説明した。さらに用例ベース翻訳システムの関連研究について述べ、最後に我々が研究している用例ベース翻訳システムを紹介した。
今後は、活発に研究されている機械翻訳についての調査を続けるとともに、我々の研究している翻訳システムの精度向上を目指したい。具体的には、言い換え表現を吸収する柔軟な翻訳システムの実装と、構文解析誤りの動的な修正手法の研究を行なう予定である。

[8] Arul Menezes and Stephen D. Richardson. A
best-first alignment algorithm for extractionof transfer mappings from bilingual corpora.
In Proceedings of the 39th Annual Meetingof the Association for Computational Linguistics (ACL) Workshop on Data-Driven MachineTranslation, pages 39–46, 2001.
[9] Makoto Nagao. A framework of a mechanical

参考文献[1] Eiji Aramaki, Sadao Kurohashi, Hideki Kashioka, and Hideki Tanaka. Probabilistic modelfor example-based machine translation. In Proceedings of MT Summit X, pages 219–226, 2005.
[2] Peter F. Brown, Stephen A. Della Pietra,
Vi cent J. Della Pietra, and Robert L. Mercer.
The mathematics of statistical machine translation: Parameter estimation. Computational
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[3] Eugene Charniak and Mark Johnson. Coarse-tofine n-best parsing and maxent discriminative
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Linguistics (ACL’05), pages 173–180, Ann Arbor, Michigan, June 2005. Association for Computational Linguistics.

translation between Japanese and English byanalogy principle. In International NATO Symposium on Artificial & Human Intelligence, 101981.
[10] Eiichiro Sumita. Example-based machine translation using dp-matching between word sequences. In Proc. 39th ACL workshop onDDMT, pages 1–8, 2001.
[11] Warren Weaver. Letter to Norbert Wiener.
Rockefeller Foundation Archives, 1947.
[12] 土居 誉生, 隅田 英一郎, and 山本 博史. 編集距離を使った用例翻訳の高速検索方式と翻訳性能評
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